经济预测与决策试讲PPT
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经济预测与决策第二章概述精品PPT课件
3、类推原理
许多事物相互之间在结构、模式、性质、发展趋势等方面 客观存在着相似之处，即存在相似性。根据这种相似性， 人们可以基于某一已知事物的发展变化情况，类推出另一 相似事物未来可能的发展趋势。
在经济活动中，利用类推原理进行预测时，首先需要判断 两事物之间的发展变化是否具有相似性。如果，事物之间 不存在相似性，则不能进行类推。
（3）综合预测 综合预测是采用两种以上方法进行预测，目的是为了提高 预测质量，为决策提供可靠的依据。由于任何一种预测方 法都有一定的适用范围，都有一定的局限性，因此在实际 中综合应用以上两种预测方法，有时甚至采用两种以上的 预测方法，可以兼有多种预测方法的长处，弥补它们的不 足，从而获得较好的预测效果。
2.2.2 预测的基本要求
1、客观性
经济预测是一种以客观事物作为依据的分析活动，这种活 动是通过人的主观活动完成的，可能受到人的知识、经验 等的限制，但是预测工作不能主观随意地“想当然”，更 不能弄虚作假。
2、全面性
影响经济活动的因素是多方面的，既包括经济活动本身， 还包括政治因素、社会因素和技术因素等。这些因素相互 作用使经济活动呈现纷繁复杂的局面。因此，预测者应从 各个角度归纳和概括经济活动的变化，避免出现以过程
2.2.1 预测的基本原理 2.2.2 预测的基本要求 2.2.3 预测的基本步骤
2.2.1 预测的基本原理
1、惯性原理
在经济活动中，惯性通常表现为两种形式。 一是经济内在联系的惯性，表现为在一定时间和条件下各 类因素之间相互联系相对稳定不变。
二是经济系统的某些因素在一定发展阶段中所呈现的惯性， 表现为某些因素随时间延续，其基本特征和性质将维持下 去。
3、及时性
信息越及时，不能预计的因素就越少，预测的误差就越小。 因此，为了作出正确的决策，需要及时收集相关信息。
经济预测与决策课件
制； QQ2*时，TC1TC2，自制设备。
第三节 最优订货批量决策
通常企业都设立并维持库存来满足生产 或销售过程的需求。随着库存物品的耗 用，库存将会下降到某一点，这时必须 对库存进行补充，这个点称为订货点R。 每次补充的数量称为订货批量Q。因此， 库存管理就是控制订货点和订货批量。 即库存管理的基本决策就是什么时候补 充库存（订货点）和补充多少（订货批 量）。本节将只讨论订货批量决策问题。
者作出选择； 4.不同的行动方案在确定状态下的损益值
可以计算出来。
模型选优决策法
借助经济模型解决确定型决策问题 的方法称为模型选优决策法。
本章将介绍利用盈亏平衡模型进行 决策的盈亏分析选优决策法和利用 最小成本模型进行决策的库存管理 决策。
第二节 盈亏分析选优决策法
盈亏平衡分析原是根据盈利与亏损的平 衡点来选择经济合理的产量。现在则借 助产量、成本、利润各个要素之间的关 系，分析有关措施对企业经营目标的影 响。盈亏平衡分析作为决策分析的有力 工具，日益为企业经营管理者所重视。
衡产量和等成本产量时，设备更新；否 则设备不更新。
பைடு நூலகம்
四、设备的自制与外购决策
若设备需要量为Q，每台购置成本为P。 则：
外购成本TC1=PQ； 自制成本TC2=FC+CVQ 等成本时，PQ2*=FC+CVQ2*
图9-3
TC
TC1 TC2
0
Q2*
Q
决策
当： QQ2*时，TC1TC2，购置设备； Q=Q2*时，TC1=TC2，设备可购置或自
经济 预测 与 决策
经济预测与决策
第九章
确定型决策
本章学习目的与要求
通过本章的学习，了解 确定型决策的概念，熟练 运用常用的模型选优决策 方法。
第三节 最优订货批量决策
通常企业都设立并维持库存来满足生产 或销售过程的需求。随着库存物品的耗 用，库存将会下降到某一点，这时必须 对库存进行补充，这个点称为订货点R。 每次补充的数量称为订货批量Q。因此， 库存管理就是控制订货点和订货批量。 即库存管理的基本决策就是什么时候补 充库存（订货点）和补充多少（订货批 量）。本节将只讨论订货批量决策问题。
者作出选择； 4.不同的行动方案在确定状态下的损益值
可以计算出来。
模型选优决策法
借助经济模型解决确定型决策问题 的方法称为模型选优决策法。
本章将介绍利用盈亏平衡模型进行 决策的盈亏分析选优决策法和利用 最小成本模型进行决策的库存管理 决策。
第二节 盈亏分析选优决策法
盈亏平衡分析原是根据盈利与亏损的平 衡点来选择经济合理的产量。现在则借 助产量、成本、利润各个要素之间的关 系，分析有关措施对企业经营目标的影 响。盈亏平衡分析作为决策分析的有力 工具，日益为企业经营管理者所重视。
衡产量和等成本产量时，设备更新；否 则设备不更新。
பைடு நூலகம்
四、设备的自制与外购决策
若设备需要量为Q，每台购置成本为P。 则：
外购成本TC1=PQ； 自制成本TC2=FC+CVQ 等成本时，PQ2*=FC+CVQ2*
图9-3
TC
TC1 TC2
0
Q2*
Q
决策
当： QQ2*时，TC1TC2，购置设备； Q=Q2*时，TC1=TC2，设备可购置或自
经济 预测 与 决策
经济预测与决策
第九章
确定型决策
本章学习目的与要求
通过本章的学习，了解 确定型决策的概念，熟练 运用常用的模型选优决策 方法。
技术经济预测与决策-72页PPT资料
技术经济预测与决策
15
移动平均法递推公式
y t
yt1yt nytn
通过上式可知，只要知道上一移动平均数，再加上下 一移动平均数的首项和上一移动平均数的末项之差， 除以序时项数，即可以得到下一个移动平均数。
移动平均数的个数=原始时间序列的个数-序时项数+1
2019/11/20
技术经济预测与决策
短期预测
月或季度
2、按时间界限分为
近期预测 中期预测 长期预测 定性预测
1~5年 五至10年 10年以上
3、按预测的性质分为
定量预测：
综合预测
2019/11/20
技术经济预测与决策
8
二、预测的方法
1、定性预测法 2、定量预测法
2019/11/20
技术经济预测与决策
9
(一)定性预测方法
1、消费者意见调查法
2019/11/20
技术经济预测与决策
4
三、预测的基本原则
1、惯性原则： 2、类推原则(相似性原则)： 3，相关原则： 4、概率推断原则： 5、系统性原则：
2019/11/20
技术经济预测与决策
5
四、预测的特点
1、科学性：
• 统计资料、分析方法、技术、程序合乎逻辑
2、近似性：
16
【例题1】已知某建筑公司过去25个月的实际产值，其统计数据如下表，
当平均值分段数据点为5 和10 时，求其一次移动平均值。
期数
产值
yt’(n=5)
yt’(n=10)
1
50
2
45
预
3
60
4
52
测 软 件
5
经济预测与决策概念PPT课件
2021/3/13
1.2
• 企业要把握市场，摸清市场上供需状况 及发展趋势。这样才能有预见性的安排 生产和市场供应，更好的满足人们在生 产和生活中的需要，提高企业自身对市 场的适应能力和在市场中的竞争能力， 促进企业提高经营管理水平，为企业取 得良好的经济效益。
2021/3/13
第三节 经济预测的基本原则
2021/3/13
一、连贯性原则
• 连贯性原则亦称惯性原则。所谓连惯性原则， 就是从时间上考察事物的发展,其各个阶段具 有连续性。
• 经济现象在未发生质变的情况下，过去和现在 发展变化的规律性可以延伸到未来，未来是在 过去和现在的基础上发展起来的，因此未来的 经济现象还会和过去、现在有许多类似之处。
2021/3/13
二、类推性原则
• 所谓类推性原则，就是根据经济过程的 结构和变化所具有的模式和规律，可以 推测出将来经济发展变化情况。常把我 国的经济发展过程与日本，亚洲四小龙 等进行类比。
2021/3/13
1.3
• 世界上存在着许多相似、类同的事物， 掌握了其中一种事物的演变规律，就可 以推测其他类似事物发展变化情况。通 常所说的“以此类推”，就是利用了类 推性原则。
对一个经济系统的多个对一个经济系统的多个经济对象进行预测经济对象进行预测收集收集整理资料是经济预测的主要步骤整理资料是经济预测的主要步骤也是经济预测也是经济预测尤其是定量经济预测的基础尤其是定量经济预测的基础一一市场调查的内容和类型市场调查的内容和类型一一市场调查的内容市场调查的内容市场调查就是运用科学的方法市场调查就是运用科学的方法系统地搜集系统地搜集记录记录整理和分析有关市场信息整理和分析有关市场信息了解市场发展现状了解市场发展现状探究探究市场发展变化规律和趋势的一种认知活动市场发展变化规律和趋势的一种认知活动
1.2
• 企业要把握市场，摸清市场上供需状况 及发展趋势。这样才能有预见性的安排 生产和市场供应，更好的满足人们在生 产和生活中的需要，提高企业自身对市 场的适应能力和在市场中的竞争能力， 促进企业提高经营管理水平，为企业取 得良好的经济效益。
2021/3/13
第三节 经济预测的基本原则
2021/3/13
一、连贯性原则
• 连贯性原则亦称惯性原则。所谓连惯性原则， 就是从时间上考察事物的发展,其各个阶段具 有连续性。
• 经济现象在未发生质变的情况下，过去和现在 发展变化的规律性可以延伸到未来，未来是在 过去和现在的基础上发展起来的，因此未来的 经济现象还会和过去、现在有许多类似之处。
2021/3/13
二、类推性原则
• 所谓类推性原则，就是根据经济过程的 结构和变化所具有的模式和规律，可以 推测出将来经济发展变化情况。常把我 国的经济发展过程与日本，亚洲四小龙 等进行类比。
2021/3/13
1.3
• 世界上存在着许多相似、类同的事物， 掌握了其中一种事物的演变规律，就可 以推测其他类似事物发展变化情况。通 常所说的“以此类推”，就是利用了类 推性原则。
对一个经济系统的多个对一个经济系统的多个经济对象进行预测经济对象进行预测收集收集整理资料是经济预测的主要步骤整理资料是经济预测的主要步骤也是经济预测也是经济预测尤其是定量经济预测的基础尤其是定量经济预测的基础一一市场调查的内容和类型市场调查的内容和类型一一市场调查的内容市场调查的内容市场调查就是运用科学的方法市场调查就是运用科学的方法系统地搜集系统地搜集记录记录整理和分析有关市场信息整理和分析有关市场信息了解市场发展现状了解市场发展现状探究探究市场发展变化规律和趋势的一种认知活动市场发展变化规律和趋势的一种认知活动
经济预测与决策讲义
❖ 并且S1+S2+……+Sn=1
从而有：
P11S1+P21S2+……+Pn1Sn=S1 P12S1+P22S2+……+Pn2Sn=S2 ………………
P1 nS1+P2 nS2+……+Pn nSn=Sn S1+S2+……+Sn=1 由前n个方程中去掉一个不独立的方程，求解联
立方程组，解得S1、S2、……、Sn。
概率矩阵性质：
概率矩阵性质：
概率矩阵性质：
❖ 3.任意非零行向量U=（u1，u2，……， un），乘以某一方阵A所得的结果仍然 为U，则称U为方阵A的固定点，或固定 向量。记作UA=U。
❖ 对于正规概率矩阵P和概率向量U，如果 UP=U成立，则称U为P的固定概率向量。 并且P只有一个固定概率向量。
❖ 对于一个系统，在由一种状态随机地转移至 另一种状态的转移过程中，存在着转移概率， 这种转移概率可以依据其前一种状态推算出 来，而与该系统的原始状态和此次转移以前 的有限次或无限次转移无关，系统的这种由 一种状态至另一种状态的转移过程为马尔柯 夫过程，其整体转移过程称为马尔柯夫链。
马尔柯夫分析
❖ 对于某一预测对象的马尔柯夫过程或马 尔柯夫链的运动、变化进行研究分析， 进而推测预测对象的未来状况和变化趋 势的工作过程，称为马尔柯夫分析。
❖ 若已知概率矩阵
P1 1 P1 2
P P2 1
P2 2
Pn1
Pn2
P1n
P2n
Pn
n
❖ 所求的稳定状态概率向量S=（S1，S2，……， Sn）。
根据公式有：
❖ 根据公式有：
P11 P12 P1n
优选经济预测与决策方法演示ppt
F 6.25 6.40 8.13 6.70 5.50 8.23 8.00 8.20 7.80 6.68 9.25 6.80 7.33 12.5%
意见征询表的答案汇总表
累计分布函数沿横轴的点
E
G
C
H
6.50
6.75
7.0
7.25
6.50
7.00
8.3
8.40
8.25
8.38
8.5
8.63
7.50
8.00
•随机性——事物发展不是孤立的，受到各种随机因素影响。
第五页，共179页。
预测的方法
(1)按预测对象分：
• 社会预测——如人口、社会就业水平、人才、教 育发展状况等
• 经济预测——国民经济发展、人民消费水平、 市场预测等
• 科学预测——国家的科学发展规划、各学科的发展 方向及其远景
• 技术预测——新技术的开发、新产生的研制
正
↓
输出(→决策系统)
准备工作阶段
第十页，共179页。
预测结果的准确度
影响预测结果准确度的因素 (1)受人对客观认识的限制
(2)受客观事物随机性、突变性影响
(3)受预测理论和方法影响 (4)受信息影响 (5)受社会因素影响
(6)受预测人员智能结构的影响
第十一页，共179页。
第二章 定性预测方法
• 专家预测法
第十六页，共179页。
一、什么是Delphi法？
概括地说，Delphi法就是导用涵沟调查， 对与所预测问题有关领域的专家分别提出问题， 然而将他们回答的意见综合、整理、归纳、匿 名反馈给各个专家，再次征求意见，然后再加 以综合、反馈。这样经过多次反馈而得出一个 比较一致的且可靠也较大的意见。
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经济预测与决策
主讲人：xxx 2019年12月
主要内容
1、含虚拟变量的回归预测 2、平滑预测
1 虚拟变量的回归预测
§1.1 虚拟变量的基本含义 §1.2 虚拟变量的引入 §1.3 案例分析
1.1 虚拟变量的基本含义
1．虚拟变量的内涵 在计量经济学中，我们把反映定性（或属性）因素变化，取值为0和1的人工 变量称为虚拟变量(Dummy Variable)，或称为哑变量、虚设变量、属性变量、 双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量、名义变量等，习惯上用字母D表 示。
Mt
yt
yt1 N
ytN 1
t≥ N
Mt 为 t 期移动平均数；N 为移动平均的项数。
预测公式为：
yt1 M t
即以第 t 期移动平均数作为第 t+1 期的预测值。
M t 1
yt 1
yt2 N
ytN
Mt
yt N
yt1 ytN 1 N
ytN
ytN
Mt
N
M t1
yt
ytN N
适用场合
短期预测，且预测对象发展趋势变化不大的情况。
2.1 移动平均法—简单移动平均法
例4-1 某城市汽车配件销售公司某年1-12月的化油器销售量如下
表所示，试用简单移动平均法，预测下年1月的销售量。
分别取N=3和N=5，按预测公式
1 本科及以上学历
D2=
0 本科以下学历
D5=
1 晴天 0 雨天
2．引入虚拟变量的作用
引入虚拟变量的作用，在于将定性因素或属性因素对因变量的影 响数量化。
(1)可以描述和测量定性（或属性）因素的影响； (2)能够正确反映经济变量之间的相互关系，提高模型的精 度； (3)便于处理异常数据。
虚拟变量模型
以及以GNP代表的居民收入的数据。
(4) 11 ，且 22 ，即 两 个回 归完 全 不同 ，称 为 相异 回归 （Dissimilar Regressions）。
可通过引入虚拟变量来解决: 将n1与n2次观察值合并，并用以估计以下回归： Dt＝
1 1990年前 0 1990年后
具体的回归结果为：
这种用两个相异数字来表示对被解释变量有重要影响而自身又 没有观测数值的一类变量，称为虚拟变量(dummy variables)。
例如：
1）表示性别的虚拟变量可取为 1 男性
D1= 0 女性
3）表示地区的虚拟变量可取为
D3=
1 城市 0 农村
2）表示文化程度的虚拟变量可取为 4）表示天气变化的虚拟变量可取为
图1 虚拟变量对截距的影响
2、乘法方式
乘法形式引入虚拟解释变量的主要作用：①两个回归模型之间的比较； ②因素之间的交互影响分析；③提高模型对现实经济现象的描述精度。
加法方式引入虚拟变量，考察：截距的不同， 许多情况下：往往是斜率就有变化，或斜率、截距同时发
生变化。 斜率的变化可通过以乘法的方式引入虚拟变量来测度。
2 平滑预测
平滑预测是利用时间序列资料进行短期预测的一种方法。 其基本思想在于：除一些不规则变动外，过去的时间序列 数据存在某种基本形态，假设这种形态在短期内不会改变， 可以作为下一期预测的基础。平滑的目的在于，消除时间 序列数据的极端值，以某些较平滑的中间值作为预测的数 据。常见的平滑预测方法：
同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟变量模型。
在模型中，虚拟变量可作为解释变量，也可作为被解释变量，但主要 是用作解释变量。
例如：一个以性别为虚拟变量来考察职工薪金的模型如下：
Yi 0 1X i 2Di i
（1-1）
其中
Yi ——为职工的薪金；
Di =1 ——代表男性
X i ——为职工工龄；
加乘方式
1、加法方式
例 居民家庭的教育费用支出除了受收入水平的影响之
外，还与子女的年龄结构密切相关。如果家庭中有适
龄子女(6-21岁)，教育费用支出就多。因此，为了反映 “子女年龄结构”这一定性因素，设置虚拟变量:
图1表明，在相同的收入水平情况下，有适龄子女家庭的教育费用 平均要比无适龄子女家庭的教育费用多支a出个单位。（截距不同）
例 随着收入水平的提高，家庭教育费用支出的边际消费倾向可能会 发生变化。为了反映定性因素对斜率的影响，可以用乘法方式引入虚 拟变量，将家庭教育费用支出函数取成：
图2 虚拟变量对斜率的影响
§1.3 案例
例：考察1990年前后的中国居民的总储蓄——收入关系是否已发生 变化。
下表中给出了中国1979~2001年以城乡储蓄存款余额代表的居民储蓄
虚拟变量
为什么要引入“虚拟变量” ？？ 许多经济变量是可以定量度量的或者说是可以直接观测的
如商品需求量、价格、收入、产量等
但是也有一些影响经济变量的因素无法定量度量或者说无法直接观测
如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响，季节 对某些产品(如冷饮)销售的影响等。
为了能够在模型中反映这些因素的影响，并提高模型的精度，需要将 它们人为地“量化”，这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。
Di =0 ——代表女性
§1.2 虚拟变量的引入
虚拟变量做为解释变量引入模型有三种基本方式：
加法方式
所设定的计量经济模型中加入适当的虚拟变量，此时虚拟变量与其 他解释变量在设定模型中是相加关系。其作用是改变了设定模型的截距 水平。
乘法方式
在所设定的计量经济模型中，将虚拟解释变量与其他解释变量相乘 作为新的解释变量出现在模型中，以达到其调整设定模型斜率系数的目 的。
§2.1 移动平均预测
§2.2 指数平滑法
2.1 法是根 据时间序列资料 逐项推移，依次 计算包含一定项 数的时序平均数， 以反映长期趋势 的方法。
加权移动平 均法
2.1 移动平均法—简单移动平均法
设时间序列为：y1, y2…,yt, …；简单移动平均公式为：
Yˆi 15452 0.8881Xi 13802.3Di 0.4765Di Xi
(-6.11) (22.89) (4.33) (-2.55) R 2 =0.9836
由3与4的t检验可知：参数显著地不等于0，强烈 示出两个时期的回归是相异的，储蓄函数分别为：
1990年前： 1990年后：
Yˆi 1649.7 0.4116Xi Yˆi 15452 0.8881Xi
主讲人：xxx 2019年12月
主要内容
1、含虚拟变量的回归预测 2、平滑预测
1 虚拟变量的回归预测
§1.1 虚拟变量的基本含义 §1.2 虚拟变量的引入 §1.3 案例分析
1.1 虚拟变量的基本含义
1．虚拟变量的内涵 在计量经济学中，我们把反映定性（或属性）因素变化，取值为0和1的人工 变量称为虚拟变量(Dummy Variable)，或称为哑变量、虚设变量、属性变量、 双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量、名义变量等，习惯上用字母D表 示。
Mt
yt
yt1 N
ytN 1
t≥ N
Mt 为 t 期移动平均数；N 为移动平均的项数。
预测公式为：
yt1 M t
即以第 t 期移动平均数作为第 t+1 期的预测值。
M t 1
yt 1
yt2 N
ytN
Mt
yt N
yt1 ytN 1 N
ytN
ytN
Mt
N
M t1
yt
ytN N
适用场合
短期预测，且预测对象发展趋势变化不大的情况。
2.1 移动平均法—简单移动平均法
例4-1 某城市汽车配件销售公司某年1-12月的化油器销售量如下
表所示，试用简单移动平均法，预测下年1月的销售量。
分别取N=3和N=5，按预测公式
1 本科及以上学历
D2=
0 本科以下学历
D5=
1 晴天 0 雨天
2．引入虚拟变量的作用
引入虚拟变量的作用，在于将定性因素或属性因素对因变量的影 响数量化。
(1)可以描述和测量定性（或属性）因素的影响； (2)能够正确反映经济变量之间的相互关系，提高模型的精 度； (3)便于处理异常数据。
虚拟变量模型
以及以GNP代表的居民收入的数据。
(4) 11 ，且 22 ，即 两 个回 归完 全 不同 ，称 为 相异 回归 （Dissimilar Regressions）。
可通过引入虚拟变量来解决: 将n1与n2次观察值合并，并用以估计以下回归： Dt＝
1 1990年前 0 1990年后
具体的回归结果为：
这种用两个相异数字来表示对被解释变量有重要影响而自身又 没有观测数值的一类变量，称为虚拟变量(dummy variables)。
例如：
1）表示性别的虚拟变量可取为 1 男性
D1= 0 女性
3）表示地区的虚拟变量可取为
D3=
1 城市 0 农村
2）表示文化程度的虚拟变量可取为 4）表示天气变化的虚拟变量可取为
图1 虚拟变量对截距的影响
2、乘法方式
乘法形式引入虚拟解释变量的主要作用：①两个回归模型之间的比较； ②因素之间的交互影响分析；③提高模型对现实经济现象的描述精度。
加法方式引入虚拟变量，考察：截距的不同， 许多情况下：往往是斜率就有变化，或斜率、截距同时发
生变化。 斜率的变化可通过以乘法的方式引入虚拟变量来测度。
2 平滑预测
平滑预测是利用时间序列资料进行短期预测的一种方法。 其基本思想在于：除一些不规则变动外，过去的时间序列 数据存在某种基本形态，假设这种形态在短期内不会改变， 可以作为下一期预测的基础。平滑的目的在于，消除时间 序列数据的极端值，以某些较平滑的中间值作为预测的数 据。常见的平滑预测方法：
同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟变量模型。
在模型中，虚拟变量可作为解释变量，也可作为被解释变量，但主要 是用作解释变量。
例如：一个以性别为虚拟变量来考察职工薪金的模型如下：
Yi 0 1X i 2Di i
（1-1）
其中
Yi ——为职工的薪金；
Di =1 ——代表男性
X i ——为职工工龄；
加乘方式
1、加法方式
例 居民家庭的教育费用支出除了受收入水平的影响之
外，还与子女的年龄结构密切相关。如果家庭中有适
龄子女(6-21岁)，教育费用支出就多。因此，为了反映 “子女年龄结构”这一定性因素，设置虚拟变量:
图1表明，在相同的收入水平情况下，有适龄子女家庭的教育费用 平均要比无适龄子女家庭的教育费用多支a出个单位。（截距不同）
例 随着收入水平的提高，家庭教育费用支出的边际消费倾向可能会 发生变化。为了反映定性因素对斜率的影响，可以用乘法方式引入虚 拟变量，将家庭教育费用支出函数取成：
图2 虚拟变量对斜率的影响
§1.3 案例
例：考察1990年前后的中国居民的总储蓄——收入关系是否已发生 变化。
下表中给出了中国1979~2001年以城乡储蓄存款余额代表的居民储蓄
虚拟变量
为什么要引入“虚拟变量” ？？ 许多经济变量是可以定量度量的或者说是可以直接观测的
如商品需求量、价格、收入、产量等
但是也有一些影响经济变量的因素无法定量度量或者说无法直接观测
如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响，季节 对某些产品(如冷饮)销售的影响等。
为了能够在模型中反映这些因素的影响，并提高模型的精度，需要将 它们人为地“量化”，这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。
Di =0 ——代表女性
§1.2 虚拟变量的引入
虚拟变量做为解释变量引入模型有三种基本方式：
加法方式
所设定的计量经济模型中加入适当的虚拟变量，此时虚拟变量与其 他解释变量在设定模型中是相加关系。其作用是改变了设定模型的截距 水平。
乘法方式
在所设定的计量经济模型中，将虚拟解释变量与其他解释变量相乘 作为新的解释变量出现在模型中，以达到其调整设定模型斜率系数的目 的。
§2.1 移动平均预测
§2.2 指数平滑法
2.1 法是根 据时间序列资料 逐项推移，依次 计算包含一定项 数的时序平均数， 以反映长期趋势 的方法。
加权移动平 均法
2.1 移动平均法—简单移动平均法
设时间序列为：y1, y2…,yt, …；简单移动平均公式为：
Yˆi 15452 0.8881Xi 13802.3Di 0.4765Di Xi
(-6.11) (22.89) (4.33) (-2.55) R 2 =0.9836
由3与4的t检验可知：参数显著地不等于0，强烈 示出两个时期的回归是相异的，储蓄函数分别为：
1990年前： 1990年后：
Yˆi 1649.7 0.4116Xi Yˆi 15452 0.8881Xi